
import Head from 'next/head'

<Head>
  <script>
    {
      `(function() {
         var _hmt = _hmt || [];
(function() {
  var hm = document.createElement("script");
  hm.src = "https://hm.baidu.com/hm.js?e60fb290e204e04c5cb6f79b0ac1e697";
  var s = document.getElementsByTagName("script")[0]; 
  s.parentNode.insertBefore(hm, s);
})();
       })();`
    }
  </script>
</Head>

![LangChain](https://pica.zhimg.com/50/v2-56e8bbb52aa271012541c1fe1ceb11a2_r.gif)



PromptLayer
============================================================

`PromptLayer`是第一个允许您跟踪、管理和共享GPT提示工程的平台。`PromptLayer`充当您的代码和`OpenAI Python`库之间的中间件。

`PromptLayer`记录所有您的`OpenAI API`请求，允许您在`PromptLayer`仪表板中搜索和探索请求历史记录。

此示例演示了如何连接到[PromptLayer]（https://www.promptlayer.com)，以开始记录您的OpenAI请求。

另一个示例在[这里]（https://python.langchain.com/en/latest/ecosystem/promptlayer.html) 。

安装PromptLayer[#](#install-promptlayer "Permalink to this headline")
-------------------------------------------------------------------------

要使用PromptLayer与OpenAI，需要安装`promptlayer`包。使用pip安装`promptlayer`。

```python
!pip install promptlayer

```

引入Imports[#](#imports "Permalink to this headline")
-------------------------------------------------

```python
import os
from langchain.llms import PromptLayerOpenAI
import promptlayer

```

创建一个PromptLayer API密钥[#](#set-the-environment-api-key "Permalink to this headline")
-----------------------------------------------------------------------------------------

您可以在[www.promptlayer.com](https://www.promptlayer.com)上单击导航栏中的设置齿轮，创建一个PromptLayer API密钥。

将其设置为名为`PROMPTLAYER_API_KEY`的环境变量。

您还需要一个名为`OPENAI_API_KEY`的OpenAI密钥。

```python
from getpass import getpass

PROMPTLAYER_API_KEY = getpass()

```

```python
os.environ["PROMPTLAYER_API_KEY"] = PROMPTLAYER_API_KEY

```

```python
from getpass import getpass

OPENAI_API_KEY = getpass()

```

```python
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = OPENAI_API_KEY

```

使用 PromptLayerOpenAI LLM[#](#use-the-promptlayeropenai-llm-like-normal "Permalink to this headline")
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

*您可以选择传递 `pl_tags` ，以便使用PromptLayer的标记功能跟踪您的请求。*

```python
llm = PromptLayerOpenAI(pl_tags=["langchain"])
llm("I am a cat and I want")

```

上述请求现在应该出现在您的[PromptLayer仪表板](https://www.promptlayer.com)中。

使用PromptLayer Track[#](#using-promptlayer-track "直达此标题的永久链接")
---------------------------------------------------------------------------------

如果您想要使用任何[PromptLayer跟踪功能](https://magniv.notion.site/Track-4deee1b1f7a34c1680d085f82567dab9)，您需要在实例化PromptLayer LLM时传递参数`return_pl_id`以获取请求ID。
```python
llm = PromptLayerOpenAI(return_pl_id=True)
llm_results = llm.generate(["Tell me a joke"])

for res in llm_results.generations:
    pl_request_id = res[0].generation_info["pl_request_id"]
    promptlayer.track.score(request_id=pl_request_id, score=100)

```

使用此功能可以让您在PromptLayer仪表板中跟踪您的模型性能。如果您正在使用提示模板，您还可以将模板附加到请求中。

总的来说，这为您提供了在PromptLayer仪表板中跟踪不同模板和模型性能的机会。